Muestreo y Evaluación de Recursos Mineros: Comprendiendo la Importancia de la Representación

Clase de Geoestadística de Minas

Muestras vs. Especímenes

Una porción extraída de un conjunto por métodos que permiten considerar una muestra representativa, se denomina muestra. Es crucial entender la diferencia entre una muestra y un espécimen. Un espécimen es, por ejemplo, una porción de material que se toma del suelo, pero que puede no ser representativa del área de estudio. Con un espécimen no se puede realizar un análisis geoestadístico confiable, ya que no representaría la variabilidad del depósito mineral.

Por otro lado, una muestra bien tomada, que sí es representativa, tiene un rango de error mucho menor. Para determinar este error, se realiza un estudio de Control de Calidad/Calidad (QA/QC). Si el error de muestreo es bajo, podemos considerarla una muestra confiable para la evaluación de recursos y, posteriormente, para la evaluación económica del proyecto minero.

Información Obtenible de las Muestras

Las muestras permiten obtener información geológica crucial de la zona de estudio para diferentes fines:

• Caracterización del Mineral: Permite conocer las diferentes litologías, minerales y sus proporciones presentes en la roca.
• Presentación Geoquímica: Permite conocer la ley de los elementos de interés, como el cobre o el molibdeno.
• Ensayos Metalúrgicos: Permiten determinar el comportamiento de la roca en diferentes procesos metalúrgicos, como la lixiviación o la conminución.

En general, se pueden realizar diversos tipos de análisis en las muestras, pero siempre deben ser representativas del área de estudio para obtener resultados confiables.

Error Asociado al Muestreo

Todas las muestras tienen un error asociado. Este error puede deberse a la variabilidad natural del depósito mineral o a errores humanos durante el proceso de muestreo. Es fundamental comprender y cuantificar este error para tomar decisiones informadas durante la evaluación del proyecto.

Implicaciones Económicas del Error de Muestreo

Cuando se realiza una interpolación con métodos geoestadísticos, como el kriging, se utiliza la información de las muestras para estimar el valor de los bloques de un modelo de bloques. Si la muestra no es representativa o si la estimación geoestadística no es precisa, se puede clasificar erróneamente un bloque, lo que puede resultar en pérdidas económicas significativas.

Por ejemplo, si se clasifica erróneamente un bloque como mineral cuando en realidad es estéril, se incurrirá en costos de extracción y procesamiento innecesarios. Por otro lado, si se clasifica erróneamente un bloque como estéril cuando en realidad es mineral, se estará perdiendo la oportunidad de extraer y procesar ese material, lo que resulta en una pérdida de ganancias potenciales.

Tipos de Errores en el Muestreo

Existen diferentes tipos de errores que se pueden cometer al tomar una muestra. Estos errores pueden ser a pequeña o gran escala. Algunos ejemplos incluyen:

• Error de Interpolación: Se produce al estimar el valor de un punto ubicado entre dos o más muestras.
• Error de Extrapolación: Se produce al estimar el valor de un punto ubicado fuera del área cubierta por las muestras.

Es importante cuantificar estos errores para evaluar la incertidumbre asociada a la estimación de recursos mineros y tomar decisiones informadas sobre la viabilidad económica del proyecto.